ARCH 2014.1 Proceedings July 31-August 3, 2013 Intergenerational - - PDF document

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ARCH 2014.1 Proceedings

July 31-August 3, 2013

Intergenerational ¡equity ¡ ¡ and ¡sustainability ¡in ¡a ¡ ¡ collective ¡de4ined ¡contribution ¡plan ¡

Barbara ¡Sanders, ¡Simon ¡Fraser ¡University ¡ ARC ¡2013, ¡Philadelphia ¡

What’s ¡in ¡a ¡name? ¡

CDC ¡ Plan ¡ Target ¡ Benefit ¡ Plan ¡ Defined ¡ AmbiCon ¡ Plan ¡ Shared ¡ Risk ¡ Plan ¡

1 ¡

De4ining ¡characteristics ¡

• Hybrid ¡plan ¡
• Fixed ¡contribuCons ¡
• CollecCve ¡scheme: ¡assets ¡are ¡commingled ¡and ¡plan ¡

experience ¡is ¡shared ¡among ¡plan ¡members ¡

• Target ¡level ¡of ¡reCrement ¡benefit ¡expressed ¡in ¡terms ¡of ¡

annual ¡accrual ¡ ¡

• E.g. ¡$1000 ¡annual ¡pension ¡for ¡each ¡year ¡of ¡service ¡
• SoN ¡guarantee ¡only ¡
• Past ¡and ¡future ¡accruals ¡subject ¡to ¡adjustments ¡based ¡on ¡the ¡

experience ¡of ¡the ¡plan ¡

2 ¡

New ¡developments ¡

New ¡ Brunswick ¡ Shared ¡ Risk ¡Plans ¡ Defined ¡ AmbiCon ¡ ¡ Plans ¡

¡ (Ponds, ¡ Kortleve, ¡and ¡ many ¡others) ¡

Defined ¡ AmbiCon ¡ (CDC) ¡

¡ (DWP, ¡ Khorasanee) ¡

MulC-­‑ employer ¡ Plans ¡

3 ¡

Main ¡questions ¡

• Industry: ¡
• Should ¡we ¡do ¡this? ¡
• How ¡do ¡we ¡do ¡this ¡in ¡a ¡way ¡that ¡is ¡fair ¡and ¡sustainable? ¡
• My ¡current ¡research: ¡
• How ¡do ¡some ¡typical ¡design ¡opCons ¡affect ¡fairness ¡and ¡

sustainability? ¡

4 ¡

The ¡model ¡

• 5 ¡different ¡designs ¡ ¡
• Simple ¡demographic ¡structure ¡
• StaConary ¡populaCon ¡
• No ¡pre-­‑reCrement ¡decrements ¡(e=25, ¡r=65) ¡
• Past ¡service ¡is ¡recognized ¡at ¡plan ¡incepCon ¡
• Asset ¡model ¡
• 10,000 ¡simulaCon ¡paths ¡(100 ¡years ¡each) ¡from ¡a ¡commercial ¡ESG ¡

calibrated ¡to ¡January ¡1, ¡2013 ¡

• Equity ¡model ¡is ¡SVJD ¡
• Also ¡has ¡yield ¡curves ¡for ¡a ¡variety ¡of ¡fixed ¡income ¡instruments ¡as ¡

well ¡as ¡total ¡returns ¡ ¡

¡

5 ¡

Plan ¡design ¡1 ¡

US ¡variable ¡bene4it ¡plan ¡

• Elements: ¡
• Target ¡benefit ¡accrual ¡
• Fixed ¡contribuCon ¡rate ¡
• Hurdle ¡rate ¡(<EROA) ¡
• Actual ¡return ¡relaCve ¡to ¡hurdle ¡rate ¡determines ¡adjustment ¡

to ¡accrued ¡pensions ¡

• ContribuCon ¡rate ¡and ¡hurdle ¡rate ¡define ¡the ¡target ¡
• All ¡accrued ¡benefits ¡are ¡affected, ¡including ¡pensions ¡in ¡pay ¡

6 ¡

Plan ¡design ¡2 ¡

Canadian ¡approach ¡– ¡base ¡case ¡

• No ¡separate ¡hurdle ¡rate ¡
• ValuaCon ¡rate ¡is ¡based ¡on ¡EROA ¡
• Adjust ¡accrued ¡benefits ¡up ¡(down) ¡at ¡end ¡of ¡each ¡year ¡to ¡

immediately ¡eliminate ¡surplus ¡(deficit) ¡

• Higher ¡target ¡than ¡under ¡Plan ¡design ¡1, ¡but ¡more ¡likely ¡to ¡face ¡

reducCons ¡in ¡future ¡

7 ¡

Plan ¡design ¡3 ¡

Canadian ¡approach ¡– ¡buffer ¡put ¡in ¡place ¡at ¡inception ¡

• Countercyclical ¡buffer: ¡
• In ¡bad ¡Cmes, ¡draw ¡it ¡down ¡before ¡reducing ¡benefits ¡
• In ¡good ¡Cmes, ¡replenish ¡it ¡before ¡increasing ¡benefit ¡
• Segng ¡up ¡buffer ¡at ¡incepCon ¡comes ¡at ¡a ¡cost ¡
• Extra ¡infusion ¡of ¡cash ¡
• ReducCon ¡in ¡accrued ¡benefits ¡at ¡t=0 ¡
• Note: ¡target ¡(future) ¡accrual ¡rate ¡does ¡not ¡change ¡

8 ¡

Plan ¡design ¡4 ¡

Buffer ¡built ¡from ¡experience ¡only ¡

• Start ¡with ¡a ¡buffer ¡of ¡size ¡0 ¡at ¡incepCon ¡
• PosiCve ¡experience ¡builds ¡buffer ¡
• In ¡early ¡years, ¡benefit ¡cuts ¡more ¡likely ¡
• No ¡(visible) ¡impact ¡on ¡starCng ¡benefit ¡structure ¡

¡

9 ¡

Plan ¡design ¡5 ¡

Buffer ¡built ¡from ¡experience ¡and ¡excess ¡contributions ¡

• Start ¡with ¡a ¡buffer ¡of ¡size ¡0 ¡at ¡incepCon ¡
• PosiCve ¡experience ¡builds ¡buffer ¡
• Also ¡include ¡a ¡margin ¡in ¡the ¡annual ¡contribuCons, ¡earmarked ¡

for ¡the ¡buffer ¡

• If ¡contribuCon ¡amount ¡is ¡constant, ¡target ¡accrual ¡rate ¡must ¡be ¡

lower ¡under ¡Plan ¡design ¡5 ¡

10 ¡

Simulation ¡results ¡

Probability ¡of ¡changes ¡in ¡bene4its ¡(t=1) ¡

11 ¡

0%# 10%# 20%# 30%# 40%# 50%# 60%# 70%# 80%# 90%# 100%# Plan#1# Plan#2# Plan#3# Plan#4# Plan#5# Decrease# No#change# Increase#

Simulation ¡results ¡

Probability ¡of ¡changes ¡in ¡bene4its, ¡as ¡time ¡progresses ¡

12 ¡

0%# 10%# 20%# 30%# 40%# 50%# 60%# 70%# 80%# 90%# 100%# Plan#1# Plan#2# Plan#3# Plan#4# Plan#5# Decrease# No#change# Increase#

Simulation ¡results ¡

Present ¡value ¡of ¡actual ¡retirement ¡bene4its ¡by ¡cohort ¡

13 ¡

My ¡questions ¡

• How ¡much ¡of ¡this ¡can ¡we ¡do ¡analyCcally? ¡
• What ¡impact ¡does ¡investment ¡mix ¡have ¡(Gollier)? ¡
• What ¡about ¡different ¡demographic ¡profiles ¡and ¡assumpCons? ¡

Different ¡transiCon ¡assumpCons? ¡

• What ¡are ¡some ¡good ¡ways ¡of ¡measuring/communicaCng ¡

intergeneraConal ¡transfers ¡inherent ¡in ¡a ¡parCcular ¡design? ¡

14 ¡

Your ¡questions ¡

?

bsanders@sfu.ca

15 ¡